异类遥感图像配准技术研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题研究背景及研究意义 | 第11-12页 |
| ·课题研究现状 | 第12-19页 |
| ·图像配准概述 | 第13-15页 |
| ·异类遥感图像配准算法概述 | 第15-19页 |
| ·论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 传感器成像特性分析 | 第21-24页 |
| ·可见光传感器成像特点 | 第21页 |
| ·红外传感器成像特点 | 第21页 |
| ·高光谱传感器成像特点 | 第21页 |
| ·SAR传感器成像特点 | 第21-22页 |
| ·异类遥感图像匹配信息 | 第22-24页 |
| 第三章 基于结构特征的异类遥感图像配准算法 | 第24-37页 |
| ·遥感图像预处理 | 第24-26页 |
| ·遥感图像增强 | 第24-25页 |
| ·遥感图像平滑 | 第25-26页 |
| ·遥感图像锐化 | 第26页 |
| ·遥感图像几何校正 | 第26-28页 |
| ·FAST角点特征提取算法 | 第28-31页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·Segment-test角点检测算子 | 第29-30页 |
| ·FAST角点提取算法 | 第30-31页 |
| ·LSR提取 | 第31-33页 |
| ·相位编组算法 | 第31-32页 |
| ·直线支持区(LSR)提取 | 第32-33页 |
| ·基于直线支持区的子图像配准算法 | 第33-34页 |
| ·图像粗配准 | 第33-34页 |
| ·图像精配准 | 第34页 |
| ·算法实现 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 面向异类图像配准的Lidar屋顶提取算法 | 第37-50页 |
| ·Lidar概述 | 第37-38页 |
| ·基于特定地物的面向Lidar的异类图像配准框架 | 第38-42页 |
| ·面向Lidar的异类图像配准框架 | 第39-40页 |
| ·Lidar点云数据空间分布及滤波 | 第40-41页 |
| ·Lidar点云数据深度影像 | 第41-42页 |
| ·基于Lidar深度影像的屋顶提取算法 | 第42-49页 |
| ·屋顶模型 | 第43-44页 |
| ·最佳线性滤波器ISEF | 第44-46页 |
| ·Lidar深度影像的边缘点检测算法 | 第46-47页 |
| ·边缘图像融合准则 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 系统实现及配准实验结果分析 | 第50-57页 |
| ·系统设计 | 第50-52页 |
| ·实验结果 | 第52-56页 |
| ·本章小节 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·工作总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第66页 |
